Sistema di analisi del tumore cerebrale basato sulla risonanza magnetica
Un approccio di apprendimento profondo
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Questo libro è il risultato della nostra pratica di ricerca di oltre 15 anni nell'area dell'analisi delle immagini dei tumori cerebrali utilizzando tecniche di intelligenza computazionale. Molti metodi automatici sono stati sviluppati e pubblicati in rinomate riviste internazionali. Attualmente, i modelli basati sul deep learning sono mirati a classificare i tumori cerebrali dalla risonanza magnetica (MRI) delle scansioni della testa umana. Questo libro si concentra principalmente sullo sviluppo di un sistema di analisi dei tumori cerebrali basato su MRI utilizzando un approccio di deep learn...
Questo libro è il risultato della nostra pratica di ricerca di oltre 15 anni nell'area dell'analisi delle immagini dei tumori cerebrali utilizzando tecniche di intelligenza computazionale. Molti metodi automatici sono stati sviluppati e pubblicati in rinomate riviste internazionali. Attualmente, i modelli basati sul deep learning sono mirati a classificare i tumori cerebrali dalla risonanza magnetica (MRI) delle scansioni della testa umana. Questo libro si concentra principalmente sullo sviluppo di un sistema di analisi dei tumori cerebrali basato su MRI utilizzando un approccio di deep learning. Questo libro è organizzato in cinque capitoli. Il capitolo 1 descrive il significato dell'elaborazione delle immagini mediche, i principi e il ruolo della MRI nell'analisi delle immagini mediche e l'importanza dei sistemi di intelligenza artificiale (AI). Il capitolo 2 spiega l'anatomia del cervello, la causa del tumore al cervello e i suoi tipi. Il capitolo 3 descrive i rudimenti delle tecniche di deep learning (DL) come le basi del machine learning (ML), gli algoritmi, l'evoluzione, il ruolo nell'imaging dei tumori, l'architettura delle reti neurali profonde (DNN) e delle reti neurali convoluzionali (CNN). Il capitolo 4 spiega lo sviluppo dello strumento DL proposto per l'analisi dei tumori cerebrali. Infine, il capitolo 5 conclude con ulteriori lavori in futuro.
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